معرفی مقاله و اهمیت آن

در سال‌های اخیر، یادگیری عمیق بانظارت تحولات چشمگیری در حوزه‌های مختلف پردازش گفتار و صوت ایجاد کرده است. با این حال، این رویکرد به دلیل نیاز به حجم عظیمی از داده‌های برچسب‌دار، چالش‌هایی را نیز به همراه داشته است. ساخت مدل‌های تخصصی برای هر وظیفه و سناریوی کاربردی مجزا، علاوه‌بر صرف زمان و هزینه، توسعه را کند می‌کند. همچنین، استفاده از این روش برای لهجه‌ها و زبان‌هایی که داده‌های برچسب‌دار محدودی دارند، بسیار دشوار است.

مقاله “Self-Supervised Speech Representation Learning: A Review” با عنوان فارسی “یادگیری نمایش گفتار خودنظارتی: یک مرور”، به قلم مجموعه‌ای از محققان برجسته، به بررسی و تحلیل رویکردهای نوین یادگیری نمایش گفتار خودنظارتی می‌پردازد. این مقاله با ارائه یک دیدگاه جامع، اهمیت فزاینده این حوزه را در غلبه بر محدودیت‌های یادگیری بانظارت و حرکت به سمت ساخت مدل‌های جهانی و قابل تعمیم برای طیف وسیعی از وظایف و دامنه‌ها برجسته می‌کند. هدف اصلی این حوزه، توسعه مدل‌هایی است که بتوانند از حجم عظیم داده‌های گفتاری بدون برچسب، ویژگی‌های معنی‌دار و کاربردی را استخراج کنند و سپس با حداقل داده برچسب‌دار، برای وظایف مختلف مورد استفاده قرار گیرند.

اهمیت این مقاله از آنجا ناشی می‌شود که یادگیری خودنظارتی نه تنها وعده کاهش وابستگی به داده‌های برچسب‌دار پرهزینه را می‌دهد، بلکه پتانسیل ایجاد مدل‌های پایدارتر و قدرتمندتر را برای زبان‌ها و لهجه‌های کمتر منابع‌دار (low-resource) فراهم می‌آورد. این رویکرد می‌تواند انقلابی در نحوه توسعه سیستم‌های پردازش گفتار ایجاد کند، از تشخیص خودکار گفتار (ASR) گرفته تا شناسایی زبان و تشخیص احساسات، و مسیری را برای ایجاد فناوری‌های گفتاری فراگیرتر و عادلانه‌تر هموار سازد.

نویسندگان و زمینه تحقیق

این مقاله توسط تیمی از محققان سرشناس و برجسته در زمینه پردازش گفتار و یادگیری ماشینی نگاشته شده است: Abdelrahman Mohamed، Hung-yi Lee، Lasse Borgholt، Jakob D. Havtorn، Joakim Edin، Christian Igel، Katrin Kirchhoff، Shang-Wen Li، Karen Livescu، Lars Maaløe، Tara N. Sainath، و Shinji Watanabe. حضور این تعداد از متخصصان برجسته نشان‌دهنده عمق و گستردگی دانش موجود در این مقاله و اعتبار علمی آن است. این نویسندگان از موسسات تحقیقاتی و دانشگاه‌های پیشرو در سراسر جهان هستند که در مرزهای دانش هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، و پردازش سیگنال گفتار فعالیت می‌کنند.

زمینه تحقیقاتی این مقاله در تقاطع محاسبات و زبان (Computation and Language)، صوت (Sound) و پردازش صوت و گفتار (Audio and Speech Processing) قرار دارد. این حوزه‌ها در سالیان اخیر شاهد پیشرفت‌های چشمگیری بوده‌اند که عمدتاً توسط ظهور یادگیری عمیق هدایت شده‌اند. با این حال، چالش همیشگی دسترسی به داده‌های برچسب‌دار کافی برای آموزش مدل‌های عمیق، محققان را به سمت پارادایم‌های جدیدی مانند یادگیری خودنظارتی سوق داده است.

یادگیری خودنظارتی پیش از این در حوزه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر موفقیت‌های چشمگیری به دست آورده است. مدل‌هایی مانند BERT در NLP یا مدل‌های مبتنی بر کنتراست در بینایی کامپیوتر، با یادگیری نمایش‌های قدرتمند از داده‌های بدون برچسب، توانسته‌اند عملکرد بی‌سابقه‌ای را در وظایف پایین‌دستی به ارمغان آورند و نیاز به داده‌های برچسب‌دار را به شدت کاهش دهند. این موفقیت‌ها الهام‌بخش محققان پردازش گفتار شده تا رویکردهای مشابهی را برای داده‌های گفتاری توسعه دهند. این مقاله به عنوان یک مرور جامع، وضعیت فعلی این تلاش‌ها را تشریح می‌کند و پلی میان دستاوردهای سایر حوزه‌ها و چالش‌های منحصربه‌فرد پردازش گفتار ایجاد می‌نماید.

چکیده و خلاصه محتوا

چکیده مقاله به وضوح هدف و دامنه بررسی را مشخص می‌کند. در حالی که یادگیری عمیق بانظارت در پردازش گفتار تحول‌آفرین بوده، محدودیت‌های آن از جمله نیاز به مدل‌های اختصاصی برای هر وظیفه و کمبود داده برچسب‌دار برای برخی لهجه‌ها و زبان‌ها، مطرح می‌شود. در مقابل، روش‌های یادگیری نمایش خودنظارتی نوید یک مدل جهانی و واحد را می‌دهند که می‌تواند برای طیف وسیعی از وظایف و دامنه‌ها مفید باشد.

مقاله تاکید می‌کند که این روش‌ها در حوزه‌های پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر موفقیت‌آمیز بوده‌اند و سطوح جدیدی از عملکرد را با کاهش نیاز به برچسب‌گذاری داده برای بسیاری از سناریوهای پایین‌دستی به دست آورده‌اند. پردازش گفتار نیز در حال تجربه پیشرفت‌های مشابهی است که در سه دسته اصلی طبقه‌بندی می‌شوند:

• روش‌های مولد (Generative Methods): این روش‌ها معمولاً با هدف بازسازی یا پیش‌بینی بخشی از ورودی از سایر بخش‌ها کار می‌کنند. به عنوان مثال، یک مدل ممکن است تلاش کند بخش‌های حذف شده (masked) یک سیگنال گفتاری را بر اساس بافت اطراف آن پیش‌بینی کند، مشابه آنچه در مدل‌های زبانی مانند BERT رخ می‌دهد.
• روش‌های کنتراستی یا تقابلی (Contrastive Methods): این روش‌ها به دنبال یادگیری نمایش‌هایی هستند که نمونه‌های مشابه را در فضای پنهان به هم نزدیک کرده و نمونه‌های نامشابه را از هم دور کنند. به عنوان مثال، یک نمایش خوب برای گفتار باید بتواند دو قطعه گفتار از یک کلمه را نزدیک و دو قطعه از کلمات مختلف را دور از هم قرار دهد.
• روش‌های پیش‌بینانه (Predictive Methods): این روش‌ها سعی می‌کنند ویژگی‌های آینده یا پنهان سیگنال گفتار را بر اساس بخش‌های مشاهده شده پیش‌بینی کنند، بدون اینکه لزوماً هدف بازسازی کامل سیگنال باشد.

علاوه بر این، برخی رویکردها بر استفاده از داده‌های چندوجهی (Multi-modal Data) برای پیش‌آموزش (pre-training) تکیه دارند، که در آن جریان‌های داده متنی یا بصری با گفتار ترکیب می‌شوند. این امر می‌تواند به مدل کمک کند تا نمایش‌های غنی‌تری از گفتار را با استفاده از اطلاعات مکمل یاد بگیرد.

این مرور تصریح می‌کند که اگرچه یادگیری نمایش گفتار خودنظارتی هنوز یک حوزه تحقیقاتی نوظهور است، اما ارتباط نزدیکی با حوزه‌هایی مانند جاسازی واژه آکوستیک (Acoustic Word Embedding) و یادگیری با منابع واژگانی صفر (Learning with Zero Lexical Resources) دارد که هر دو سال‌هاست موضوع تحقیقات فعال بوده‌اند. این مقاله رویکردهای مختلف را ارائه می‌دهد و ارتباط آن‌ها را با سایر حوزه‌های تحقیقاتی برجسته می‌کند. در نهایت، با توجه به اینکه بسیاری از روش‌های فعلی عمدتاً بر تشخیص خودکار گفتار (ASR) به عنوان یک وظیفه پایین‌دستی تمرکز دارند، مقاله تلاش‌های اخیر در زمینه معیارسنجی (benchmarking) نمایش‌های یادگرفته شده را برای گسترش کاربردها فراتر از ASR مرور می‌کند.

روش‌شناسی تحقیق

مقاله “یادگیری نمایش گفتار خودنظارتی: یک مرور” ماهیتی مروری و تحلیلی دارد. بنابراین، “روش‌شناسی تحقیق” آن از نوع تجربی نیست، بلکه شامل یک رویکرد سیستماتیک برای گردآوری، طبقه‌بندی و تحلیل ادبیات موجود در این حوزه است. این روش‌شناسی امکان ارزیابی جامع و ارائه یک نمای کلی از وضعیت فعلی دانش را فراهم می‌آورد.

گردآوری و طبقه‌بندی ادبیات:

محققان برای نگارش این مرور، مقالات و پژوهش‌های مرتبط با یادگیری نمایش گفتار خودنظارتی را از پایگاه‌های داده علمی معتبر جمع‌آوری کرده‌اند. سپس، این پژوهش‌ها بر اساس رویکردهای اصلی خود به سه دسته عمده تقسیم شده‌اند:

• روش‌های مولد: تمرکز این دسته بر بازسازی یا تولید بخش‌های حذف شده یا پیش‌بینی شده از سیگنال گفتار است. مثال‌های عملی شامل مدل‌هایی است که با پر کردن “جای خالی” در گفتار (Masked Language Modeling for speech) یا رمزگشایی یک کدگذاری پنهان آموزش دیده‌اند. این روش‌ها با مدل‌های زبانی مولد در NLP شباهت دارند.
• روش‌های کنتراستی: این روش‌ها با تشویق مدل به تولید نمایش‌های مشابه برای نمونه‌های گفتاری از یک مفهوم (مثلاً یک کلمه یا گوینده) و نمایش‌های متفاوت برای مفاهیم مختلف کار می‌کنند. به عنوان مثال، مدل‌هایی که تفاوت بین یک برش صوتی و یک برش منفی (نمونه‌ای نامرتبط) را یاد می‌گیرند. این رویکرد به ویژه در یادگیری نمایش‌های متمایزکننده قدرتمند است.
• روش‌های پیش‌بینانه: این رویکردها بر پیش‌بینی بخش‌های آینده سیگنال یا ویژگی‌های آن بر اساس بخش‌های گذشته تمرکز دارند. نمونه بارز آن یادگیری واحدهای گسسته (discrete units) و سپس پیش‌بینی واحدهای بعدی است.

بررسی رویکردهای چندوجهی:

مقاله همچنین به بررسی رویکردهایی می‌پردازد که از داده‌های چندوجهی (مانند ترکیب گفتار با متن یا تصاویر) برای پیش‌آموزش استفاده می‌کنند. این بخش از روش‌شناسی اهمیت هم‌افزایی اطلاعات از منابع مختلف برای غنی‌سازی نمایش‌های گفتاری را برجسته می‌کند.

اتصالات با حوزه‌های مرتبط:

بخشی حیاتی از روش‌شناسی، شناسایی و توضیح ارتباطات بین یادگیری نمایش گفتار خودنظارتی با حوزه‌های تحقیقاتی تثبیت‌شده‌تر مانند جاسازی واژه آکوستیک و یادگیری با منابع واژگانی صفر است. این امر به خوانندگان کمک می‌کند تا درک بهتری از ریشه‌ها و تکامل این حوزه نوظهور داشته باشند.

معیارسنجی و ارزیابی:

یکی از نوآوری‌های کلیدی که توسط این مرور مورد توجه قرار گرفته، معیارسنجی (Benchmarking) نمایش‌های یادگرفته شده است. از آنجا که بسیاری از روش‌ها صرفاً برای وظایف ASR ارزیابی می‌شوند، مقاله بر اهمیت توسعه معیارهای جامع‌تر برای ارزیابی کاربردهای گسترده‌تر تاکید دارد. این بخش شامل مرور تلاش‌های انجام شده برای ساخت مجموعه‌داده‌ها و معیارهای استاندارد برای ارزیزی نمایش‌های گفتاری در وظایف مختلف پایین‌دستی (مانند شناسایی گوینده، تشخیص زبان، تشخیص احساسات و غیره) است.

به طور خلاصه، روش‌شناسی این مقاله بر تحلیل انتقادی و سیستماتیک ادبیات، طبقه‌بندی رویکردها، برجسته‌سازی ارتباطات میان‌حوزه‌ای، و شناسایی مسیرهای آینده برای ارزیابی و کاربرد نمایش‌های گفتاری خودنظارتی استوار است. این رویکرد امکان ارائه یک چارچوب جامع و بینش‌های عمیق را به محققان و علاقه‌مندان فراهم می‌آورد.

یافته‌های کلیدی

این مقاله مروری، یافته‌های کلیدی متعددی را در مورد پیشرفت‌های یادگیری نمایش گفتار خودنظارتی ارائه می‌دهد که آینده پردازش گفتار را شکل می‌دهند:

• کاهش وابستگی به داده‌های برچسب‌دار: مهمترین دستاورد این حوزه، توانایی مدل‌ها در یادگیری نمایش‌های قدرتمند از حجم عظیمی از داده‌های گفتاری بدون برچسب است. این امر نیاز به مجموعه‌داده‌های برچسب‌دار پرهزینه و زمان‌بر را به شدت کاهش می‌دهد و امکان توسعه سیستم‌ها را برای زبان‌ها و لهجه‌های کمتر منابع‌دار (low-resource) فراهم می‌کند.
• عملکرد بهبودیافته در وظایف پایین‌دستی: نمایش‌های یادگرفته شده از طریق روش‌های خودنظارتی، هنگامی که با حداقل داده برچسب‌دار برای وظایف خاصی (مانند ASR) بهینه‌سازی (fine-tuning) می‌شوند، عملکرد بی‌سابقه‌ای را نشان می‌دهند. این عملکرد در بسیاری موارد با مدل‌های تماماً بانظارت قابل رقابت یا حتی بهتر است، در حالی که داده برچسب‌دار بسیار کمتری نیاز دارند.
• طبقه‌بندی جامع روش‌ها: مقاله با طبقه‌بندی رویکردها به سه دسته مولد (Generative)، کنتراستی (Contrastive) و پیش‌بینانه (Predictive)، چارچوبی واضح برای درک تنوع و فلسفه پشت هر رویکرد ارائه می‌دهد. هر دسته با مکانیسم‌های مختلفی برای استخراج دانش از داده‌های بدون برچسب عمل می‌کند و در سناریوهای خاصی کارایی بهتری از خود نشان می‌دهد.
• نقش داده‌های چندوجهی: استفاده از داده‌های چندوجهی (مانند ترکیب گفتار با متن یا ویدئو) به عنوان یک عامل مهم در غنی‌سازی نمایش‌های گفتاری شناسایی شده است. این رویکرد به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا با استفاده از اطلاعات مکمل از منابع مختلف، درک عمیق‌تری از محتوای گفتاری پیدا کنند و نمایش‌های قوی‌تری را یاد بگیرند.
• ارتباط با حوزه‌های تحقیقاتی موجود: مقاله تأکید می‌کند که یادگیری نمایش گفتار خودنظارتی ارتباط عمیقی با تحقیقات پیشین در حوزه‌هایی مانند جاسازی واژه آکوستیک و یادگیری با منابع واژگانی صفر دارد. این ارتباطات نشان‌دهنده تکامل طبیعی ایده‌های موجود و تلاشی برای حل چالش‌های دیرینه در پردازش گفتار است.
• اهمیت معیارسنجی فراتر از ASR: یکی از یافته‌های انتقادی، لزوم توسعه معیارهای جامع برای ارزیابی نمایش‌های یادگرفته شده در طیف وسیعی از وظایف پایین‌دستی است. تمرکز صرف بر ASR، پتانسیل واقعی این نمایش‌ها را نادیده می‌گیرد. مقاله به تلاش‌های اخیر در این زمینه اشاره می‌کند که به سمت ایجاد چارچوب‌های ارزیابی کلی‌تر برای کاربردهایی مانند شناسایی گوینده، تشخیص لهجه، استخراج احساسات، و ترجمه گفتار گام برمی‌دارند.

به طور خلاصه، یافته‌های مقاله نشان می‌دهد که یادگیری نمایش گفتار خودنظارتی یک پارادایم قدرتمند و امیدوارکننده است که نه تنها مشکلات موجود را حل می‌کند، بلکه فرصت‌های جدیدی را برای تحقیقات و کاربردها در آینده پردازش گفتار باز می‌کند.

کاربردها و دستاوردها

دستاوردها و کاربردهای یادگیری نمایش گفتار خودنظارتی بسیار گسترده و تحول‌آفرین هستند و پتانسیل تغییر نحوه توسعه و استقرار سیستم‌های پردازش گفتار را دارند:

۱. کاهش چشمگیر نیاز به داده‌های برچسب‌دار:

یکی از مهمترین دستاوردها، توانایی توسعه سیستم‌های قدرتمند با حداقل داده برچسب‌دار است. این امر به ویژه برای زبان‌ها و لهجه‌های کمتر منابع‌دار که جمع‌آوری داده‌های برچسب‌دار برایشان دشوار و پرهزینه است، حیاتی است. به عنوان مثال، یک مدل خودنظارتی می‌تواند بر روی ساعت‌ها داده گفتاری بدون برچسب یک زبان بومی کمتر رایج آموزش داده شود و سپس با تنها چند دقیقه داده برچسب‌دار برای وظیفه تشخیص خودکار گفتار به خوبی عمل کند.

۲. بهبود عملکرد در وظایف مختلف پایین‌دستی:

نمایش‌های یادگرفته شده از طریق رویکردهای خودنظارتی، به عنوان ویژگی‌های ورودی (features) برای وظایف متنوعی عمل می‌کنند و منجر به بهبود عملکرد می‌شوند. این وظایف شامل:

• تشخیص خودکار گفتار (ASR): مدل‌های پیش‌آموزش دیده خودنظارتی، پایه و اساس بسیاری از سیستم‌های ASR پیشرفته امروزی را تشکیل می‌دهند.
• شناسایی گوینده (Speaker Verification/Identification): تشخیص هویت گوینده با دقت بالاتر، حتی در شرایط نویزدار.
• تشخیص زبان (Language Identification): توانایی شناسایی خودکار زبان یک قطعه گفتار.
• تشخیص احساسات (Emotion Recognition): استخراج ویژگی‌های صوتی مرتبط با حالات عاطفی.
• سنتز گفتار (Speech Synthesis): تولید گفتار طبیعی‌تر با استفاده از نمایش‌های غنی‌تر.
• ترجمه گفتار (Speech Translation): ترجمه مستقیم گفتار از یک زبان به زبان دیگر، بدون نیاز به مرحله میانی ASR.
• تشخیص ناهنجاری‌های صوتی (Anomaly Detection in Audio): شناسایی صداهای غیرعادی در محیط‌های صنعتی یا مراقبت‌های بهداشتی.

یک مثال عملی می‌تواند توسعه یک دستیار صوتی برای یک زبان محلی باشد که به دلیل کمبود منابع، پیش از این غیرممکن به نظر می‌رسید. با استفاده از یادگیری خودنظارتی، می‌توان یک مدل پایه قوی را از داده‌های بدون برچسب ساخت و سپس آن را برای وظایف خاصی مانند تشخیص دستورات صوتی در آن زبان با استفاده از مقادیر اندکی از داده‌های برچسب‌دار، بهینه‌سازی کرد.

۳. پتانسیل ایجاد مدل‌های جهانی (Universal Models):

هدف نهایی، توسعه یک مدل واحد و جهانی است که بتواند نمایش‌های گفتاری مفید را برای طیف وسیعی از وظایف و زبان‌ها فراهم کند. این مدل‌ها به عنوان یک “بک‌بون” (backbone) یا ستون فقرات عمل می‌کنند که می‌توانند برای هر وظیفه جدیدی با حداقل تلاش تطبیق داده شوند. این امر سرعت تحقیق و توسعه را به طرز چشمگیری افزایش می‌دهد.

۴. فعال‌سازی تحقیقات در حوزه‌های جدید:

یادگیری خودنظارتی به محققان اجازه می‌دهد تا وظایف جدیدی را در پردازش گفتار که پیش از این به دلیل کمبود داده‌های برچسب‌دار غیرقابل دسترس بودند، کشف و توسعه دهند. این امر شامل تجزیه و تحلیل ظرایف گفتاری، مانند مشخصات روان‌شناختی گوینده یا جزئیات مربوط به محیط صوتی، بدون نیاز به جمع‌آوری داده‌های برچسب‌دار بسیار خاص برای هر جنبه است.

۵. افزایش دسترسی و فراگیری:

با کاهش موانع مربوط به داده‌های برچسب‌دار، فناوری‌های گفتاری می‌توانند برای تعداد بیشتری از زبان‌ها، لهجه‌ها و جوامع توسعه یابند. این امر به فراگیری دیجیتال کمک می‌کند و دسترسی به اطلاعات و خدمات را برای جمعیت‌های متنوع‌تری فراهم می‌آورد. به عنوان مثال، ابزارهای آموزشی صوتی برای زبان‌های در معرض خطر، یا سیستم‌های پزشکی که می‌توانند گفتار بیماران را در مناطق دورافتاده با لهجه‌های محلی تحلیل کنند.

در مجموع، دستاوردهای یادگیری نمایش گفتار خودنظارتی نه تنها در بهبود عملکرد فنی سیستم‌های موجود است، بلکه در باز کردن افق‌های جدیدی برای کاربردهای نوآورانه و ایجاد فناوری‌های گفتاری عادلانه‌تر و قابل دسترس‌تر برای همگان نیز نمود پیدا می‌کند.

نتیجه‌گیری

مقاله “یادگیری نمایش گفتار خودنظارتی: یک مرور” به وضوح نشان می‌دهد که حوزه یادگیری نمایش گفتار خودنظارتی یک پارادایم تحقیقاتی حیاتی و در حال تحول است که پتانسیل دگرگون کردن میدان پردازش گفتار را دارد. این رویکرد، پاسخی نوآورانه به محدودیت‌های دیرینه یادگیری بانظارت، به ویژه وابستگی شدید به حجم زیادی از داده‌های برچسب‌دار، ارائه می‌دهد.

با مرور جامع دسته‌بندی‌های اصلی شامل روش‌های مولد، کنتراستی و پیش‌بینانه، و همچنین اشاره به رویکردهای چندوجهی، این مقاله یک چارچوب فکری منسجم برای درک پیچیدگی‌ها و تنوع این حوزه فراهم می‌آورد. یافته‌های کلیدی نشان می‌دهند که یادگیری خودنظارتی نه تنها عملکرد را در بسیاری از وظایف پایین‌دستی بهبود می‌بخشد، بلکه نیاز به داده‌های برچسب‌دار را به طرز چشمگیری کاهش می‌دهد، که این امر به ویژه برای زبان‌ها و لهجه‌های کمتر منابع‌دار بسیار ارزشمند است.

مهمترین دستاورد این پژوهش‌ها، حرکت به سمت ایجاد مدل‌های جهانی و قابل تعمیم است که می‌توانند به عنوان پایه‌ای قدرتمند برای طیف وسیعی از کاربردها، از جمله تشخیص خودکار گفتار (ASR)، شناسایی گوینده، تشخیص زبان و حتی سنتز گفتار عمل کنند. این مدل‌ها نه تنها کارایی توسعه را افزایش می‌دهند، بلکه امکان ایجاد فناوری‌های گفتاری را برای جوامع و زبان‌هایی که پیش از این از دسترس خارج بودند، فراهم می‌سازند.

در نهایت، مقاله بر اهمیت معیارسنجی جامع‌تر برای ارزیابی نمایش‌های یادگرفته شده فراتر از صرفاً ASR تاکید می‌کند. این امر نشان می‌دهد که جامعه علمی باید تلاش کند تا ابزارهای ارزیابی را توسعه دهد که بتواند پتانسیل کامل این نمایش‌ها را در زمینه‌های مختلف کاربردی بسنجد. آینده این حوزه روشن به نظر می‌رسد، و با ادامه تحقیقات در زمینه اهداف خودنظارتی جدید، ترکیب‌های چندوجهی پیشرفته‌تر، و چارچوب‌های ارزیابی قوی‌تر، یادگیری نمایش گفتار خودنظارتی بدون شک نقش محوری در پیشرفت‌های آینده فناوری گفتار ایفا خواهد کرد و به سمت ساخت سیستم‌های هوشمند گفتاری که واقعاً جهانی و فراگیر هستند، حرکت خواهد کرد.